Аннотация:
Цель исследования состоит в изучении возможностей многопоколенной оптимизации
систем управления на основе мультиагентных нейрокогнитивных архитектур для создания агентов общего искусственного интеллекта, способных к самостоятельному решению универсального спектра
задач в условиях реальной среды. Разработаны основные принципы достижения адаптационной устойчивости агентов общего искусственного интеллекта на основе мультиагентных нейрокогнитивных архитектур к условиям функционирования на основе онтофилогенетического обучения в процессе синтеза решений проблем над динамическими деревьями принятия решений. Разработаны основные принципы построения алгоритмов многопоколенной оптимизации структурно-функциональной организации агентов общего искусственного интеллекта на базе мультиагентных нейрокогнитивных архитектур, учитывающие генетические, онтологические и социальные факторы.